Das Wichtigste in Kürze
- 12,5 Stunden On-Demand-Videos
- Kursmaterialien zum Download
- Uneingeschränkter Zugriff
- Keine End- und Startzeiten
- Abschlussbescheinigung
Vorteile
- Freie Zeiteinteilung durch On-Demand-Videos
- Inhalte können lebenslang genutzt werden
- Kursmaterialien als Ergänzung herunterladbar
- Nach der Absolvierung erhalten die Teilnehmer ein Zertifikat
Nachteile
- keine Nachteile ersichtlich
Der Onlinekurs bringt den Teilnehmern Statistik und Mathematik für Data Science und Datenanalyse näher und vermittelt sowohl theoretisches als auch praktisches Wissen. Nach Absolvierung des Kurses sind die Teilnehmer in der Lage, Statistik und Mathematik im beruflichen Alltag als Data Scientist oder Data Analyst anzuwenden.
Für die Teilnahme an diesem Kurs werden keine Vorkenntnisse benötigt. Der Kurs führt die Teilnehmer Schritt für Schritt in das Thema ein und beinhaltet auch die notwendigen Grundlagen. Geeignet ist der Kurs für jede Person, die beruflich in Data Science oder Data Analytics arbeiten oder eine Karriere in diesem Bereich anstreben. Ebenso können auch Studenten an dem Kurs teilnehmen, wenn sie ihr Wissen im Bereich Data Science und Datenanalyse erweitern möchten.
Da der Kurs keine End- und Startzeiten beinhaltet und die Kursinhalte als On-Demand-Videos abgerufen werden, genießen die Teilnehmer eine hohe Flexibilität und können ihre Lernzeiten frei einteilen. Der Onlinekurs wird über Udemy gekauft und steht lebenslang und ohne Einschränkungen zur Verfügung. Wenn der Kurs vollständig bearbeitet wurde, kann über Udemy ein Zertifikat heruntergeladen werden, das die Teilnahme belegt.
Zielgruppe
Der Kurs »Statistik & Mathematik für Data Science & Data Analytics« eignet sich für jeden Teilnehmer, der sein Wissen im Bereich Statistik und Mathematik für Data Science und Datenanalyse erweitern möchte. Teilnehmen können alle Personen, die beruflich in diesem Bereich tätig sind oder eine Karriere in Data Science und Datenanalyse anstreben. Aber auch alle anderen, die sich für das Thema interessieren, können den Kurs absolvieren, da keine Grundkenntnisse für die Teilnahme erforderlich sind.
Ziele
Der Kurs »Statistik & Mathematik für Data Science & Data Analytics« bringt den Teilnehmern die wichtigsten Konzepte in Statistik und Wahrscheinlichkeitstheorie näher, wie etwa Deskriptive Statistik, Regressionsanalyse und fortgeschrittene Machine Learning Techniken. Anhand von Anwendungsbeispielen erlernen die Teilnehmer das erforderliche Statistik-Wissen für eine Laufbahn als Data Scientist oder Data Analyst.
Zertifizierung
Der Kurs beinhaltet eine Abschlussbescheinigung, die auf der Webseite von Udemy heruntergeladen werden kann. Das Zertifikat steht nach der Absolvierung des Kurses zum Download bereit.
Inhalte
Der »Statistik & Mathematik für Data Science & Data Analytics«-Kurs ist in 9 Abschnitte unterteilt, die insgesamt 94 Lektionen beinhalten. Der Kursinhalt greift unter anderem die folgenden Themen auf:
- Deskriptive Statistik
- Mittelwert
- Median
- Modus
- Range & IQA
- Schiefe
- Varianz
- Standardabweichung
- Effekt von Skalierung und Verschiebung
- Statistische Momente
- Verteilungen
- Grundlagen zu Verteilung
- Normalverteilung
- Z-Werte
- Wahrscheinlichkeitstheorie
- Grundlagen
- Berechnung von Wahrscheinlichkeiten
- Additionsregel
- Multiplikationsregel
- Satz von Bayes
- Erwartungswert
- Gesetz der Großen Zahlen
- Zentraler Grenzwertsatz
- Binomialverteilung
- Poisson-Verteilung
- Hypothesentests
- Einführung
- Hypothese formulieren
- Signifikanzniveau und p-Wert
- Typ I und Typ II Fehler
- Konfidenzintervalle und Stichprobengröße
- Hypothesentest durchführen
- t-Test und studentische t-verteilung
- Hypothesentest für Proportionen
- Wichtige p-z-Kombinationen
- Regressionen
- Lineare Regression
- Korrelationskoeffizient
- Residuen, MSE und MAE
- Determinationskoeffizient
- Mittlerer Quadratischer Fehler
- Fortgeschrittene Regressionen und Machine Learning Algorithmen
- Multiple Lineare Regression
- Overfitting
- Polynomiale Regression
- Bayesinformationskriterium
- Logistische Regression
- Entscheidungsbäume
- Regression Trees
- Random Forests
- Umgang mit fehlenden Daten
- ANOVA (Analysis of Variance)
- ANOVA-Grundlagen und Voraussetzungen
- One-way ANOVA
- F-Verteilung
- Two-way ANOVA
Der Onlinekurs weist eine Gesamtdauer von 12 Stunden und 43 Minuten auf.
Dozent/-en
Der Dozent des Onlinekurses ist Nikolai Schuler, der selbst als Data Scientist arbeitet und daher weiß, welche Statistik- und Mathematik-Kenntnisse dafür benötigt werden. Nikolai Schuler bietet auch weitere Kurse in diesem Themengebiet an.
Kosten und Bezahlung
Für den Kurs »Statistik & Mathematik für Data Science & Data Analytics« werden 139,99€ fällig. Die angegebenen Kosten beinhalten bereits die MwSt. und müssen nach dem Kauf in einem Betrag beglichen werden. Ausgeführt werden kann die Bezahlung per PayPal, Kreditkarte oder Überweisung.
| Preis | 139,99 € (inkl. MwSt) |
| Bezahlmethode | Kreditkarte, PayPal, Überweisung |
| Zahlungsweise | einmalig |
Teilnahmevoraussetzungen
Für die Teilnahme an dem »Statistik & Mathematik für Data Science & Data Analytics«-Kurs müssen keine besonderen Anforderungen erfüllt werden.
Fachliche Voraussetzungen
Der Kurs beginnt mit den Grundlagen und baut Schritt für Schritt darauf auf. Die Teilnehmer benötigen daher keinerlei Vorwissen und der Kurs eignet sich auch für Einsteiger.
Technische Voraussetzungen
Die folgenden technischen Voraussetzungen gelten zwar nicht speziell für den »Statistik & Mathematik für Data Science & Data Analytics«-Kurs, doch sollten diese erfüllt sein, um an einem Onlinekurs mit Video-Lektionen teilnehmen zu können:
- PC oder Notebook mit Betriebssystem Windows oder MacOS
- Smartphone oder Tablet mit Betriebssystem Android oder iOS
- Lautsprecher oder Kopfhörer zur Ausgabe des Sounds
- Aktuelle Version eines Browsers, zum Beispiel Chrome, Edge, Safari, Firefox oder Opera
- Stabile Internetverbindung mit Breitbandanschluss
Medium – Wie wird das Wissen vermittelt?
Der Onlinekurs beinhaltet 12,5 Stunden On-Demand-Videos, die von den Kursteilnehmern ohne zeitliche Vorgaben oder andere Einschränkungen aufgerufen werden können. Ergänzt werden die Videos durch verschiedene Kursmaterialien, die nach dem Kauf zum Download bereitstehen.
| Format | Onlinekurs |
| Videos | Ja |
| Audio | Ja |
| Handout | Ja |
| Zugangsdauer | unbegrenzt |
Interaktion – Dozenten/Teilnehmer-Kommunikation
Die Lerninhalte werden mit Hilfe von On-Demand-Videos vermittelt, die vom Dozenten im Vorfeld aufgenommen wurden. Eine Interaktion mit dem Dozenten oder anderen Kursteilnehmern ist bei dieser Art der Onlinekurse daher nicht möglich.
Kundenservice
Sollten beim Kauf oder der Nutzung der Kurse Probleme oder Fragen auftreten, können die Teilnehmer den Udemy Kundenservice per E-Mail kontaktieren. Außerdem steht auf der Udemy Webseite ein umfassender FAQ-Bereich zur Verfügung, der bei technischen Schwierigkeiten oder Unklarheiten ebenfalls weiterhilft.
Fazit
Der Onlinekurs »Statistik & Mathematik für Data Science & Data Analytics« vermittelt das erforderliche Statistik- und Mathematik-Wissen, das für eine berufliche Laufbahn im Bereich Data Science oder Data Analytics benötigt wird. Konzipiert wurde der Kurs für alle, die beruflich mit Data Science oder Data Analytics arbeiten oder zukünftig damit arbeiten möchten. Grundkenntnisse werden für die Teilnahme an diesem Kurs nicht benötigt. Die Bewertungen des Kurses sind überwiegend positiv und die Absolventen heben vor allem die gute Strukturierung des Inhalts und die verständliche Erläuterung hervor.
Anbieter
Eckdaten
| Inhaltstyp: | Externe Inhalte |
| Bezahlmethode: | Apple Pay, Google Pay, Kreditkarte, PayPal, Überweisung |
| Medien: | Audio, Handout, Video |
| Kundensupport: | E-Mail, Web-Formular |
| Mobile App: | Ja |
| Offlinenutzung: | Ja |
| Zertifikate: | Ja |
Vorteile
- nutzerfreundliche Webseite
- riesiges Seminarangebot
- namhafte Zahlungsanbieter
- stabile iOS- und Android-App
- »Udemy Business«-Pakete für Unternehmen
Nachteile
- kein Live-Chat
- Kreditkarte nicht überall nutzbar
